AI顶流ChatGPT今年6月流量首次下滑:背后暗藏何种原因?
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AI顶流ChatGPT今年6月流量首次下滑:背后暗藏何种原因?

ChatGPT 作为人工智能领域的"顶流",在今年6月出现了流量下降。尽管如此,它仍是史上最成功的面向个人用户的产品之一。近期,ChatGPT 推出了"代码解释器"新功能,通过自然语言指令完成复杂数据处理任务,这或是其流量下降后的一次尝试提升。然而,流量负增长背后可能有其他更深层次的原因,需要进一步分析。
ChatGPT流量波动背后:探究AI顶流的成功与挑战
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ChatGPT流量波动背后:探究AI顶流的成功与挑战

文章介绍了ChatGPT的发展史及其流量下降的现象。ChatGPT自2022年11月上线以来,流量首次出现负增长。尽管如此,ChatGPT仍然是最成功的人工智能To C产品之一,流量仍占据主流市场的主导地位。文章分析了流量下降的可能原因,包括用户预期、隐私问题、分流渠道和API战略等方面,并探讨了ChatGPT未来流量是否会再次上升。
ChatGPT:风头正劲的人工智能助手能否安度危机?
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ChatGPT:风头正劲的人工智能助手能否安度危机?

图/IC;ChatGPT正遭遇“围剿”。德国和意大利已禁止使用ChatGPT,因其可能带来数据保护和信息安全风险。然而,ChatGPT的流行表明生成式AI技术已取得实质性进展,具备在多个领域应用的能力。我们应关注其潜在风险,同时鼓励技术创新与监管的结合,以应对技术带来的挑战。
ChatGPT遭遇“围剿”:AI技术引发的伦理和法律挑战
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ChatGPT遭遇“围剿”:AI技术引发的伦理和法律挑战

ChatGPT(生成式预训练转换器)正遭遇“围剿”。德国联邦数据保护专员发言人生动容,暂时禁止在德国使用ChatGPT。意大利个人数据保护局也宣布,从即日起禁止使用聊天机器人ChatGPT,并限制开发这一平台的OpenAI公司处理意大利用户信息。然而,ChatGPT的用户数量仍在不断增加,展现了生成式AI技术在实际应用中的优势。同时,这也引发了一系列对于AI技术伦理和社会影响的担忧。
AI界动态:2023年首季大型语言模型及应用解析
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AI界动态:2023年首季大型语言模型及应用解析

本文总结了近期AI领域的热点新闻,包括OpenAI CEO表示暂无上市计划、苹果密切关注ChatGPT、华为副董事长孟晚舟谈到了生成式AI对金融行业的影响、AI生成马斯克婴儿照片引起热议、郭明錤表示ChatGPT比苹果MR头显更具改变未来潜力、苹果软件主管关注AI深度伪造、美参议员质询开源大模型泄露、1800亿参数国产多模态大模型开源、商汤等发布“书生·浦语”大模型、百度智能云AI代码助手Comate邀测、文心一言高性能模式推理性能提升50倍、APUS多模态大模型AiLMe开放公测、网易《逆水寒》手游上线AI云捏脸、华为对话机器人专利获授权、腾讯中科院AI专利可进行心理咨询、科大讯飞预告星火认知大模型V1.5、易华录正研发垂直行业或场景GPT模型、之江实验室发布生成式AI安全隐私白皮书、中央气象台初步建成AI台风监测预报系统、美国在线旅游巨头采用谷歌生成式AI、英伟达等用GPT-4提高机器人游戏技能、澳大利亚最大银行禁用ChatGPT、信通院栗蔚:ChatGPT上云后 成本下降约80%、AI数字人服务商FOCO获数千万元天使轮融资。
AI时代原生产品新机会:从历史科技浪潮中学到的教训与启示
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AI时代原生产品新机会:从历史科技浪潮中学到的教训与启示

这篇文章讨论了AI时代的新原生产品机会,并借鉴历史科技浪潮的经验,提出了抓住新机遇的关键点。首先,要抓住新科技带来的新能力和新场景,特别是针对新人群的需求,以开发原生应用。其次,要思考如何在新的科技能力下创造出新的东西,而不仅仅是将已有的模式应用于新的平台。此外,还要关注自然语言表达、多模态理解和常识能力等新技能,以更好地应对AI时代。
网络侵权责任与歧视索赔:探究legal风险
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网络侵权责任与歧视索赔:探究legal风险

本文主要探讨了网络侵权责任和歧视索赔两个概念。网络侵权责任涉及在网络环境中使用或提供网络服务导致他人权益受损的情况,主要法律依据是《中华人民共和国民法典》相关条款。例如,王某诉腾讯公司等网络侵权纠纷案,就是一起涉及侵犯个人隐私权的事件。而歧视索赔则是指因基于特定特征如年龄、残疾等因素遭受不公平对待,并因此造成损失或伤害时,可提出相应索赔。
探索人工智能领域的五大趋势:Transformer、GPT、InstructGPT、ChatGPT与LLM
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探索人工智能领域的五大趋势:Transformer、GPT、InstructGPT、ChatGPT与LLM

这篇文章探讨了当前流行的自然语言处理技术,包括Transformer、GPT、InstructGPT、ChatGPT(GPT3.5/GPT4.0)、大模型、AIGC、AGI、LLM等。这些技术通过不同的方式解决了人工智能的许多难题,如通用人工智能、大型语言模型、自监督学习、自注意力机制、零样本学习、AI对齐和词嵌入等。其中,LLM是一种新型的语言模型,采用了位置编码和中文LangChain等技术,能够更好地理解和生成中文。